Cloud Computing für die Verarbeitung von Metadaten. Prof. Magnus Pfeffer

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1 Cloud Computing für die Verarbeitung von Metadaten Prof. Magnus Pfeffer

2 Überblick Herausforderung Metadatenmanagement Werkzeuge zum Metadatenmanagement Cloud-basierte Dienstleistungen Aktuelle Projekte Fazit

3 Herausforderung Metadatenmanagement BI Symposium

4 Früher war alles einfacher... (Online-)Katalog Titelaufnahmen gedruckter Medien mit lokalem Bestand Verknüpfte Normdaten Zentrale, kooperative Bearbeitung im Verbund Datenmanagement Ein Datenformat (MAB2) Ein Regelwerk (RAK) Ein Datenlieferant (Verbund) Ein Datenempfänger (integriertes Bibliothekssystem oder lokaler OPAC) BI Symposium

5 Und heute? Resource Discovery Elektronischer und gedruckter Bestand Bücher und Zeitschriften Titel- und Aufsatzebene Konsortial erworbene elektronische Zugänge Bibliografische Daten Volltexte Andere digitale Medien Bilddatenbanken Digitalisate Freie Quellen Open Access Nicht lizenzierte Medien Bibliografischer Nachweis als Ausgangspunkt für Lieferdienste BI Symposium

6 Und heute? Datenmanagement Viele Datenformate MAB2, Marc21, Dublin Core, METS/MODS, Viele Regelwerke RAK, AACR, RDA,... Viele Datenquellen Eigene Datenbanken, Verbund, Konsortium, Lieferanten, Anbieter,... Mehrere Datenempfänger Integriertes Bibliothekssystem Resource Discovery System BI Symposium

7 Herausforderungen Komplexität der Datenverarbeitung Kenntnis von Formaten Qualitätssicherung Informationsverluste Datenmengen Mehrere zehn Millionen Einträge nur für lizenzierte Medien möglich Freie + nichtlizenzierte Medien mehrere hundert Millionen Einträge BI Symposium

8 Werkzeuge zum Metadatenmanagement BI Symposium

9 Metafacture Entwickelt im Rahmen des Projekts Culturegraph Hauptentwickler: Deutsche Nationalbibliothek und HBZ-NRW Komponenten Flux Skriptsprache zum Aufbau von Verarbeitungs-Pipelines Umwandlung, Speichern und Analysieren von Daten Keine Programmiersprachenkenntnisse erforderlich Morph Anwendungsspezifische Sprache zur Verarbeitung von Metadaten Modellierung als Pipeline Konfiguration in XML Framework Technische Umsetzung der einzelnen Komponenten in Java Erweiterbar durch eigene Programme BI Symposium

10 Catmandu Sammlung von Werkzeugen zur Datenverarbeitung in Bibliotheken Einlesen von Metadaten aus unterschiedlichen Quellen Speichern von Metadaten Suchen in Metadaten Export und Umwandlung in unterschiedliche Formate Sprache Fix Beschreibung von Transformationen und Bearbeitung von Metadaten Entwicklung von eigenen Abläufen und Anwendungen durch Kombination der Werkzeuge mit anderen Entwicklungsumgebungen BI Symposium

11 d:swarm Datenintegrations- und -modellierungswerkzeug Flexibles (elastisches), graphenbasiertes Datenmodell Überführung von Daten aus heterogenen Datenquellen Middleware-Lösung Durchführung aller bibliothekarischen Datenverarbeitungsprozesse zwischen bestehenden Datenmanagementsystemen und Webanwendungen (z.b. Discovery-System) Unterstützt u.a. Analysen zur Verbesserung der Datenqualität Deduplizierung und Zusammenführen von Titeldaten FRBRisierung bibliographischer Daten BI Symposium

12 Cloud-basierte Dienstleistungen BI Symposium

13 Das Versprechen der Cloud Web-basierte Dienstleistungen Von einfacher Infrastruktur bis zu komplexer Software Skalierung der Leistung nach Bedarf Gigantische Speichervolumina Schnelle Rechenleistung Nutzungsbasierte Abrechnung Keine hohen Anschaffungskosten Planbare laufende Kosten BI Symposium

14 Cloud: Einfache Dienstleistungen Rechnerkapazität Virtuelle Server in Rechenzentren Auswahl bei Ausstattung und Betriebssystem Große Anzahl in kurzer Zeit buchbar Speicherkapazität Anteile an großen Festplatten-Verbünden Auswahl bei Geschwindigkeit und Netzanbindung Sehr große Datenmengen speicherbar Infrastructure-as-a-Service (IaaS) BI Symposium

15 Produkte Rechenkapazität Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) Google Compute Engine Microsoft Azure Virtual Machines Speicherkapazität Amazon Simple Storage Service (S3) Google Storage Microsoft Azure Storage BI Symposium

16 Nutzungsszenarien Wechsel der Arbeitsumgebung Vom eigenen Arbeitsplatzrechner oder lokalen Server zum virtuellen Server beim Cloud-Anbieter Vorteil: Geringere Kosten bei höherer Kapazität Beispiel: Amazon EC2 Typ c3.8xlarge mit 32 CPUs und 60 GB RAM: $1,68 pro Stunde Zentrale Speicherung von großen Datenmengen Metadaten unter freien Lizenzen ( Open Data ) Vorteil: Schneller Zugriff ohne Last für Netzwerke von Datenanbietern Beispiel: Google Storage 50GB mit 10GB Transfers: $2,61 pro Monat BI Symposium

17 Cloud: Definierte Umgebungen Bereitstellung von Schnittstellen zur Programmierung spezifischer Anwendungen Höherer Abstraktionsgrad Kunde sieht nur die Schnittstellen, nicht mehr die virtuelle Maschine mit Betriebssystem Umsetzung in Infrastruktur Aufgabe des Diensteanbieters Angebote für unterschiedliche Zielanwendungen Wissenschaftliche Datenverarbeitung Web-basierte Anwendungen Datenbanken Platform-as-a-Service (PaaS) BI Symposium

18 Produkte Google App Engine Plattform für die Entwicklung von Web-Applikationen Programmiersprachen: Java, Python, PHP, Go Eigenschaften Persistente Speicherung von Daten Automatische Skalierung und Lastverteilung Programmabläufe, die nicht von Webzugriffen ausgelöst werden Asynchrone Berechnungen, zeitgesteuerte Läufe Aber: Kein direkter Zugang zum Server BI Symposium

19 Produkte Hadoop Plattform zur Programmierung verteilter Berechnungen zur echten Skalierung für sehr große Datenmengen Eigenschaften Persistente Speicherung und Datenzugriff über alle Rechner des Verbundes Automatisiert Aufteilen des Arbeitspakets, Verteilen auf mehrere Rechner, Zusammenführen der Ergebnisse Programmierung in Java Zusätzliche Skriptsprachen zur einfacheren Programmierung (z.b. Pig Latin ) BI Symposium

20 Produkte AWS DynamoDB NoSQL-Datenbankservice NoSQL Speicherung von Schlüssel-Wert-Paaren Speicherung von teilstrukturierten Daten Besser geeignet für typische Anwendungen im Metadatenbereich als klassische relationale Datenbanken Eigenschaften Sehr schneller schlüsselbasierter Zugriff auf Daten konsistente Latenz im einstelligen Millisekundenbereich Skalierung für alle Größenordnungen BI Symposium

21 Nutzungsszenarien Hadoop Verteilte Bearbeitung sehr großer Datenmengen Komplexe Operationen Datenvergleich und Clustering ähnlicher Daten Datenbereinigung Unterstützt in Metafacture NoSQL Zentrale indexierte Ablage von Daten ( Backend ) Schneller Zugriff über Identifikatoren Spontane Abfragen und einfache Analysen direkt über die Datenbank möglich Unterstützt in Catmandu und Metafacture BI Symposium

22 Cloud: Einzelanwendungen Anwendungen für Endanwender Komplette Abstraktion der technischen Umsetzung Kunde nutzt nur noch eine web-basierte Schnittstelle Umsetzung und Skalierung Aufgabe des Anbieters Zahlreiche Angebote Dropbox Google Mail Microsoft Office 365 online Aber: (Noch) keine für Metadatenverarbeitung Software-as-a-Service (SaaS) BI Symposium

23 Aktuelle Projekte BI Symposium

24 Datenaggregation Idee Sammeln von Open-Data Metadatenpaketen Dokumentierte Ablage in Cloud-Speicherdienst Bereitstellung in mehreren Datenformaten Erhoffter Nutzen Zentrale Anlaufstelle für Datennutzer Vermeidung von Doppelarbeit Einfache Nachnutzung in virtuellen Servern BI Symposium

25 Toolsets Idee Bereitstellung von Werkzeugen und Programme zur Metdatenverarbeitung ohne aufwändige Installation Vorbereitete Server-Einrichtung für Cloud-Dienste Wenn möglich: Testinstallationen mit web-basiertem Zugang Erhoffter Nutzen Niederschwelliger Zugang zu den Werkzeugen Einfache Evaluation der Möglichkeiten Nutzung in der Lehre BI Symposium

26 Fazit BI Symposium

27 Es sieht ganz gut aus... Komplexität der Verarbeitung Es gibt gute Werkzeuge zur Vereinfachung häufiger Bearbeitungsschritte Zahlreiche Projekte Unterschiedliche Ansätze und Schwerpunkte Sehr aktive Entwicklung Anwendungen in der Praxis und Forschung Bald: Anwendung in der Lehre BI Symposium

28 Es sieht ganz gut aus... Cloud-Dienste Einfacher Effizienzgewinn und Kostenvorteile durch die Umstieg auf IaaS-Angebote jederzeit realisierbar Gemeinsame Nutzung von Daten und Werkzeugen durch Bereitstellung in Cloud-Angeboten Skalierung auch für sehr große Datenmengen durch die Nutzung von PaaS-Angeboten technisch möglich Und besonders: d:swarm als vielversprechender Ansatz eines SaaS-Angebots im Bereich Metadatenmanagement BI Symposium

29 Fragen? BI Symposium

30 Danke für Ihre Aufmerksamkeit! Folien online unter Dieses Werk bzw. Inhalt steht unter einer Creative Commons Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen 3.0 Unported Lizenz BI Symposium

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